yield有什么用?
例如下面这段代码:
def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild下面是调用它:
result, candidates = list(), [self]while candidates: node = candidates.pop() distance = node._get_dist(obj) if distance <= max_dist and distance >= min_dist: result.extend(node._values) candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))return result当_get_child_candidates方法被调用的时候发生了什么?是返回一个列表?还是一个元祖?它还能第二次调用吗?后面的调用什么时候结束?
为了理解yield有什么用,首先得理解generators,而理解generators前还要理解iterables
Iterables
当你创建了一个列表,你可以一个一个的读取它的每一项,这叫做iteration:
>>> mylist = [1, 2, 3]>>> for i in mylist:... PRint(i)123Mylist是可迭代的.当你用列表推导式的时候,你就创建了一个列表,而这个列表也是可迭代的:
>>> mylist = [x*x for x in range(3)]>>> for i in mylist:... print(i)014所有你可以用在for…in…语句中的都是可迭代的:比如lists,strings,files…因为这些可迭代的对象你可以随意的读取所以非常方便易用,但是你必须把它们的值放到内存里,当它们有很多值时就会消耗太多的内存.
Generators
生成器也是迭代器的一种,但是你只能迭代它们一次.原因很简单,因为它们不是全部存在内存里,它们只在要调用的时候在内存里生成:
>>> mygenerator = (x*x for x in range(3))>>> for i in mygenerator:... print(i)014生成器和迭代器的区别就是用()代替[],还有你不能用for i in mygenerator第二次调用生成器:首先计算0,然后会在内存里丢掉0去计算1,直到计算完4.
Yield
Yield的用法和关键字return差不多,下面的函数将会返回一个生成器:
>>> def createGenerator():... mylist = range(3)... for i in mylist:... yield i*i...>>> mygenerator = createGenerator() # 创建生成器>>> print(mygenerator) # mygenerator is an object!<generator object createGenerator at 0xb7555c34>>>> for i in mygenerator:... print(i)014在这里这个例子好像没什么用,不过当你的函数要返回一个非常大的集合并且你希望只读一次的话,那么它就非常的方便了.
要理解Yield你必须先理解当你调用函数的时候,函数里的代码并没有运行.函数仅仅返回生成器对象,这就是它最微妙的地方:-)
然后呢,每当for语句迭代生成器的时候你的代码才会运转.
现在,到了最难的部分:
当for语句第一次调用函数里返回的生成器对象,函数里的代码就开始运作,直到碰到yield,然后会返回本次循环的第一个返回值.所以下一次调用也将运行一次循环然后返回下一个值,直到没有值可以返回.
一旦函数运行并没有碰到yeild语句就认为生成器已经为空了.原因有可能是循环结束或者没有满足if/else之类的.
对于你的代码的解释
生成器:
# 这里你创建node方法的对象将会返回一个生成器def node._get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist): # 这里的代码你每次使用生成器对象的时候将会调用 if self._leftchild and distance - max_dist < self._median: yield self._leftchild if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median: yield self._rightchild # 如果代码运行到这里,生成器就被认为变成了空的调用:# 创建空列表和一个当前对象索引的列表result, candidates = list(), [self]# 在candidates上进行循环(在开始只保含一个元素)while candidates: # 获得最后一个condidate然后从列表里删除 node = candidates.pop() # 获取obj和candidate的distance distance = node._get_dist(obj) # 如果distance何时将会填入result if distance <= max_dist and distance >= min_dist: result.extend(node._values) candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))return result这段代码有几个有意思的地方:
一般的时候我们会在循环迭代一个列表的同时在列表中添加元素:-)尽管在有限循环里结束多少有一些危险,但也不失为一个简单的方法去遍历嵌套的数据.在这里candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))将遍历生成器的每一个值,但是while循环中的condidates将不再保存已经遍历过的生成器对象，也就是说添加进condidates的生成器对象只会遍历一遍。
extend()是一个列表对象的方法,它可以把一个迭代对象添加进列表.
我们经常这么用:
>>> a = [1, 2]>>> b = [3, 4]>>> a.extend(b)>>> print(a)[1, 2, 3, 4]但是在你给的代码里得到的是生成器,这样做的好处:
你不需要读这个值两次 你能得到许多孩子节点但是你不希望他们全部存入内存. 这种方法之所以能很好的运行是因为Python不关心方法的参数是不是一个列表.它只希望接受一个迭代器,所以不管是strings,lists,tuples或者generators都可以!这种方法叫做duck typing,这也是Python看起来特别cool的原因之一.但是这又是另外一个传说了,另一个问题~~
好了,看到这里可以打住了,下面让我们看看生成器的高级用法:
控制迭代器的穷尽
>>> class Bank(): # 让我们建个银行,生产许多ATM... crisis = False... def create_atm(self):... while not self.crisis:... yield "$100">>> hsbc = Bank() # 当一切就绪了你想要多少ATM就给你多少>>> corner_street_atm = hsbc.create_atm()>>> print(corner_street_atm.next())$100>>> print(corner_street_atm.next())$100>>> print([corner_street_atm.next() for cash in range(5)])['$100', '$100', '$100', '$100', '$100']>>> hsbc.crisis = True # cao,经济危机来了没有钱了!>>> print(corner_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> wall_street_atm = hsbc.create_atm() # 对于其他ATM,它还是True>>> print(wall_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> hsbc.crisis = False # 麻烦的是,尽管危机过去了,ATM还是空的>>> print(corner_street_atm.next())<type 'exceptions.StopIteration'>>>> brand_new_atm = hsbc.create_atm() # 只能重新新建一个bank了>>> for cash in brand_new_atm:... print cash$100$100$100$100$100$100$100$100$100...它对于一些不断变化的值很有用,像控制你资源的访问.
Itertools,你的好基友
itertools模块包含了一些特殊的函数可以操作可迭代对象.有没有想过复制一个生成器?链接两个生成器?把嵌套列表里的值组织成一个列表?Map/Zip还不用创建另一个列表?
来吧import itertools
来一个例子?让我们看看4匹马比赛有多少个排名结果:
>>> horses = [1, 2, 3, 4]>>> races = itertools.permutations(horses)>>> print(races)<itertools.permutations object at 0xb754f1dc>>>> print(list(itertools.permutations(horses)))[(1, 2, 3, 4), (1, 2, 4, 3), (1, 3, 2, 4), (1, 3, 4, 2), (1, 4, 2, 3), (1, 4, 3, 2), (2, 1, 3, 4), (2, 1, 4, 3), (2, 3, 1, 4), (2, 3, 4, 1), (2, 4, 1, 3), (2, 4, 3, 1), (3, 1, 2, 4), (3, 1, 4, 2), (3, 2, 1, 4), (3, 2, 4, 1), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 2, 1), (4, 1, 2, 3), (4, 1, 3, 2), (4, 2, 1, 3), (4, 2, 3, 1), (4, 3, 1, 2), (4, 3, 2, 1)]理解迭代的内部机制
迭代是可迭代对象(对应iter()方法)和迭代器(对应next()方法)的一个过程.可迭代对象就是任何你可以迭代的对象(废话啊).迭代器就是可以让你迭代可迭代对象的对象(有点绕口,意思就是这个意思)
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